(57)【要約】【課題】  予測モデルを用いて予測値を演算するにつき、当該予測モデルの入力のデータに異常があってもその影響を受けずに予測演算を行う下水道の予測値演算装置を提供すること。【解決手段】  過去のデータに基づき統計的手法により作成した予測モデルを用いて下水道の予測値を演算する統計的予測値演算方法において、前記予測モデルの入力における現在から過去のデータに異常値があるかどうかを前記入力の自己相関関数に基いて判定し、異常値と判定されたデータがある場合には、その時刻のデータを予測に用いずに予測演算からは除外するとともに、そのデータ分については補間を行い、補間により適切化されたデータを用いて予測演算を行うことを特徴とする下水道の統計的予測値演算方法、および装置。【選択図】  図１
2005222444.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
過去のデータに基づき統計的手法により作成した予測モデルを用いて予測値を演算する統計的予測値演算方法において、
前記予測モデルの入力における現在から過去のデータに異常値があるかどうかを前記入力の自己相関関数に基いて判定し、
異常値と判定されたデータがある場合には、その時刻のデータを予測に用いずに予測演算からは除外するとともに、そのデータ分については補間を行い、
補間により適切化されたデータを用いて予測演算を行うことを特徴とする統計的予測値演算方法。
【請求項２】
過去のデータに基づき統計的手法により作成した予測モデルを用いて予測値を演算する統計的予測値演算装置において、
前記予測モデルの入力における現在から過去のデータに異常値があるかどうかを前記入力の自己相関関数に基いて判定する判定手段と、
異常値と判定されたデータがある場合には、その時刻のデータを予測に用いずに予測演算からは除外するとともに、そのデータ分については補間を行いデータの適切化を行う処理手段とをそなえ、
前記処理手段により適切化されたデータを用いて予測演算を行うことを特徴とする統計的予測値演算装置。
【請求項３】
請求項２記載の装置において、
前記予測モデルの入力の現在から過去のデータに異常値があるかどうかを、入力の自己相関関数に基づいて判定することを特徴とする統計的予測値演算装置。
【請求項４】
請求項２記載の装置において、
前記予測モデルの入力に異常値と判定されたデータがある場合、その時刻のデータを予測に用いず、予測演算からは除外し、そのデータ分については、スプライン補間による補間を行い、補間による適切なデータを用いて予測演算を行うことを特徴とする統計的予測値演算装置。
【請求項５】
請求項２記載の装置において、
オンラインにより予め定められた周期で予測モデル入力の異常判定し、その結果を用いて異常データ補間処理を行い、予測演算を行うことを特徴とする統計的予測値演算装置。
【請求項６】
請求項２記載の装置において、
前記予測モデルのパラメータをオンラインで更新する機能を具備することを特徴とした統計的予測値演算装置。
【請求項７】
請求項２記載の統計的予測値演算装置を用いるとともに、複数の予測装置および制御装置を有し、予め定められた判定手法に基き、正常かつ最適な制御装置に切り換えて制御を行うことを特徴とする制御装置。
【請求項８】
請求項２記載の統計的予測値演算装置を用いるとともに、制御系に混在する連続時間事象と離散時間事象を変換することにより、連続時間事象のみのプロセスとみなし、制御系を構成することを特徴とする制御装置。
【請求項９】
請求項２記載の統計的予測値演算装置を用いるとともに、制御系を構成する手段として、操作量やコストを指標とした最適制御を適用することを特徴とする制御装置。
【請求項１０】
請求項２記載の統計的予測値演算装置を用いるとともに、最適制御系を構成する手段として、プロセス値の上下限を制約条件としたReceding horizon制御を適用することを特徴とする制御装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、統計的予測技術に係り、特に下水道を運用するための予測制御方法およびその装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
下水における雨水排水制御をはじめとするプロセス制御において、近年、プロセス値の予測結果を基にした制御が行われている。例えば、雨水排水制御では、ポンプ場に「いつ、どのくらいの雨水流入があるか」という情報が精度よく把握できれば、雨水ポンプの起動停止タイミングの決定を正確にすることができる。
【０００３】
これを把握するための各種情報としては、レーダ雨量計、地上雨量計、管渠内水位計等から得られる計測値があり、これらの計測値を基に流出解析、流入量予測が行われ、この流出解析や流入量予測を活用したポンプ自動制御が行われている。
【０００４】
雨水流入量を予測する方法としては、物理モデルや概念モデルを用いて降雨の流出の時間的な変化を追跡するホワイトボックス的アプローチ（拡張RRL法、汎用流出解析ソフト「MOUSE」などの水理学モデル、水文学モデルに基づく）と、過去の降雨量および流入量のデータのみから予測モデルを構築するブラックボックス的アプローチ（システム同定手法、重回帰分析など）がある。
【０００５】
近年では、モデル構築の容易さから後者のブラックボックス的アプローチが注目されつつある。このブラックボックス的アプローチは、実際に収集された水位や降雨などのプロセス値の時系列データを用いて、そのデータからモデルを構築する方法であり、この方法は、短時間に精度の高い予測を行うことを目的とする場合には、有望である。
【０００６】
時系列データからのモデリングには、多変量解析（重回帰分析等）、ニューラルネットワーク、システム同定手法などが良く知られており、これらの手法は広く産業分野で用いられている。これらの手法は、相互に関連があり独立したものではないが、この中で、システム同定手法は（時間的な）予測や制御を目的としたモデル構築法として極めて有効である。
【０００７】
システム同定手法の最大の特徴は、モデリングに際して、プロセスの時間的および空間的なダイナミクスを強く意識してモデル構造およびパラメータ同定アルゴリズムが考えられており、ダイナミックシステムとしての観点からの様々な解析およびこれに基づくモデル構築が可能となる点である。
【０００８】
例えば、プロセスに混入する外乱／雑音の通常フィルタとして表現されるダイナミックな特性の考慮、周波数領域でのプロセス特性解析、極および零点の解析を通したプロセスの特性把握ならびにプロセスモデルの低次元化を行うことができる。
【０００９】
これらのダイナミックシステムとしての解析およびこれに基づくモデル構築を行うことによって、予測精度の大幅な向上を期待することができる。なお、システム同定手法を適用した雨水流入量予測は、例えば特許文献１に開示されている。
【特許文献１】特開2000-257140号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
しかしながら、精度良く予測モデルを構築できたとしても、予測モデルの入力に異常値が含まれていると、予測結果となる予測モデルの出力は信頼できないものになりかねない。
【００１１】
そのため、予測モデルの入力に異常値が含まれている場合には、異常値判断方法により、予測モデル入力の異常を判断し、そのデータを除外し、他のデータで補間することが求められている。予測モデルの入力の異常値を処理する方法としては、従来ローパスフィルタを用いたり、移動平均処理を行う手法が用いられている。
【００１２】
しかし、これらの手法は信号に遅れを生じさせてしまうため、短時間で高精度の予測結果が求められるプロセスに対しては、予測精度を劣化させる原因となってしまう場合がある。また、上記したフィルタや移動平均処理は入力されるすべての信号に対して常に処理が行われるために、処理すべきでない信号の変化も処理を行って丸め込んでしまうことになり、予測モデルの入力が予測モデルの出力に与えるべき影響（情報）を欠落させる原因となってしまうこともある。
【００１３】
本発明は、上述の点を考慮してなされたもので、予測モデルを用いて予測値を演算するにつき、当該予測モデルの入力のデータに異常があってもその影響を受けずに予測演算を行う下水道の予測値演算装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１４】
上記目的を達成するため、本発明では、
過去のデータに基づき統計的手法により作成した予測モデルを用いて予測値を演算する統計的予測値演算方法において、前記予測モデルの入力における現在から過去のデータに異常値があるかどうかを前記入力の自己相関関数に基いて判定し、異常値と判定されたデータがある場合には、その時刻のデータを予測に用いずに予測演算からは除外するとともに、そのデータ分については補間を行い、補間により適切化されたデータを用いて予測演算を行うことを特徴とする統計的予測値演算方法、および
過去のデータに基づき統計的手法により作成した予測モデルを用いて予測値を演算する統計的予測値演算装置において、前記予測モデルの入力における現在から過去のデータに異常値があるかどうかを前記入力の自己相関関数に基いて判定する判定手段と、異常値と判定されたデータがある場合には、その時刻のデータを予測に用いずに予測演算からは除外するとともに、そのデータ分については補間を行いデータの適切化を行う処理手段とをそなえ、前記処理手段により適切化されたデータを用いて予測演算を行うことを特徴とする統計的予測値演算装置、
を提供するものである。
【発明の効果】
【００１５】
本発明によれば、データ中に異常が含まれる場合、当該異常部分を除外して補間により正常化したデータを形成し、この正常化されたデータに基き予測演算を行うこととしたため、データ中の異常に影響されない予測演算を行うことができる。これにより、その予測演算結果を用いた予測制御や運転支援の精度向上が期待できる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１６】
以下、添付図面を参照して本発明の実施形態を詳細に説明する。ここでは、雨水排水ポンプ場における雨水排水プロセスを例に採って説明する。
【実施例１】
【００１７】
（実施例１の構成）
図１は、本発明に係る統計的予測値演算装置を用いた雨水排水処理系を示す。この図１に示すように、本発明に係る統計的予測値演算装置１１は、雨水１０が、流入幹線１、流入渠２を経てポンプ井３に流入し、この雨水１０を複数台の雨水ポンプ５により河川へ排出するプロセスの中の、雨水ポンプ５に代表されるプロセスに適用されるものである。
【００１８】
統計的予測値演算装置１１には、地上雨量計７からの降雨量信号１２、雨水ポンプ５の運転状況、流入渠水位１３、ポンプ井水位１４、流入ゲート４の運用状況、の各信号が取り込まれ、予測値が演算される。そして、その予測演算結果が伝送路２０を介して監視制御装置１７へと送られる。
【００１９】
雨水ポンプ５の運転に関する雨水排水制御は、制御装置１１Ａにより行われる。ここで、この雨水排水制御系をハイブリッド系として、ハイブリッド制御を行う場合には、離散時間系を連続時間系に変換する変数変換部を制御装置１１Ａに設ければよい。
【００２０】
また、雨水排水制御装置の信頼性を向上させる場合には、制御装置１１Ａを複数の制御装置により構成すると同時に、図示しない制御性能判定部、最適制御評価部を設ける。
【００２１】
図２は、図１に示した統計的予測値演算装置１１の詳細な構成を示すブロック線図である。この統計的予測値演算装置１１は、予測モデル入力異常値判定部１０１、予測モデル入力補間部１０２、予測モデルパラメータ演算部１０３および予測モデル１０４により構成される。
【００２２】
通常、予測モデル入力は予測モデルパラメータ演算部１０３に入力され、その情報を基に演算されたパラメータを予測モデル１０４に与え、予測モデルの入力から予測値が演算される。予測モデルの入力に異常値がある場合は、予測モデル入力異常値判定部１０１で異常と判断されたデータは除外され、この除外された部分が予測モデル入力補間部１０２によって補間され、その結果を基に予測モデルから予測値の演算が行なわれる。
【００２３】
（実施例１の作用）
以下、実施例１の作用を説明する。なお、ここで述べる作用は、図１に示した統計的予測値演算装置１１の結果を基に、制御装置１１Ａによって雨水ポンプ５が運転された場合の作用である。ここでは、統計的予測値演算装置１１の構成要素として、ブラックボックス的なアプローチであるシステム同定手法によりポンプ場への流入量を予測し、その予測結果を基に雨水ポンプの運転台数制御を行う制御装置を有する雨水排水制御系について説明する。なお、ブラックボックス的なアプローチとしては、重回帰分析やニューラルネットワークによるモデルを採用してもよい。
【００２４】
まず、予測モデルの入力は予測モデルパラメータ演算部１０３に入力され、その情報を基に演算されたパラメータを予測モデル１０４に与え、予測モデル入力から予測値が演算される。予測モデル入力に異常値がある場合は、予測モデル入力異常値判定部１０１で異常と判断されて、そのデータは除外される。
【００２５】
データ異常と判断する手段としては、予測モデル入力の自己相関関数などを用いる。異常判断基準としては、自己相関関数の予め定めた閾値を用い、この閾値を越えたデータを異常と判断する。この予測モデル入力異常値判定部１０１により、予測精度の劣化の原因となる異常値を除外することができ、予測精度劣化を未然に防ぐことができる。
【００２６】
続いて、除外されたデータを予測モデル入力補間部１０２によって補間する。データを補間する方法としては、スプライン補間などを用いる。より滑らかな補間を行うために、3次以上のスプライン曲線が用いられる。この補間処理により、上述した異常値判断手段の結果、除外された予測モデル入力データを滑らかに補間することができ、プロセス値の変動の本質を損なうことなく、予測モデルに入力を与えることができる。この補間されたデータを基に、予測モデルを用いて予測値が演算される。
【００２７】
なお、上述した異常値判定手段および補間処理については、オフラインで行ってもよいが、予め定められた周期によりオンラインで処理するような機構を設けておいてもよい。オンラインで用いることにより、オンライン制御に直結した形でこの統計的予測値演算装置を用いることができ、各種制御における制御性能を高めることができる。
【００２８】
また、流入量予測モデルは、地上雨量計７からの降雨量信号１２、雨水ポンプ５の運転状況、流入渠水位１３、ポンプ井水位１４、流入ゲート４の運用状況などの各信号を基にオフラインで予め決定しておいてもよく、予測モデルをオンラインで逐次的に更新するような機構を設けておいてもよい。
【００２９】
このように、オンラインで逐次的に予測モデルを更新することにより、流域の変化に追従してモデル更新がなされ、予測精度の劣化を抑えることができる。このオンラインで逐次的にモデルを更新する手法の代表例としては、システム同定手法における逐次最小2乗法が知られている。この逐次最小２乗法は計算負荷が少なく、比較的小規模な計算機でも実装ができると同時に、プロセスの変動に追従してモデルパラメータの更新ができるという利点があるが、雨水排水の分野では実用例はない。
【００３０】
しかし、雨水排水プロセスのように、プロセスの変動が自然現象の複合要因の結果として現れ、変動が生じ易い系に対しては、モデル更新手段を設けておくことは非常に有効であることから、予測モデルをオンラインで逐次的に更新するような機構は有効であるといえる。
【００３１】
また、ある制御装置によって雨水排水制御を行っているときに、ある制御装置が正常に動作しなくなった場合でも、自動的に別の制御装置に切り替わり、雨水排水自動制御が中止されることなく、継続して効果的に雨水排水制御が行われるようにするためには、複数の制御装置を有する複合型雨水排水制御装置を構築しておくことも有効である。
【００３２】
具体的には、統計的予測値演算装置の予測モデルと制御モデルとの組み合わせからなる複数の制御装置の制御性能を制御性能判定部で判定する。異なる複数の制御出力の判定に関しては、複数の制御装置の性能を予め定められた周期で、操作量やポンプ運転時間、ポンプ運転コストなどを指標とした最適制御により判定する。周期とは、例えば、制御周期であって、運用に合わせて再設定できる。
【００３３】
そして、予め定めた周期、すなわち運用に合わせた周期毎に最適な制御性能を持つ制御モデルを選択し、その制御装置の出力をプロセス制御部に入力し、最適な雨水排水制御を行う。なお、ある制御装置がセンサ値異常などの異常診断結果により正常に動作しなくないと判定された場合には、直ちに自動でもう一方の制御装置に切り替わり、その制御装置が動作するような機構を設ける。
【００３４】
上述した最適制御問題を解くことにより、雨水排水プロセスの制御問題を定量的に評価できるので、ポンプ運転時間を平準化し、運転切替回数を少なくすることができるような雨水排水制御方法および装置を提供することができる。上記の制御性能判定、つまり異常診断に基づく判定と評価関数値に基づく判定とを行うことは、雨水排水制御の高信頼性に繋がり、安定した自動制御運用ができる。
【００３５】
また、オフラインで制御性能判定を行う場合、一旦システムから切り離して判定を行い、再度システムに組み込むという作業が生じるため、時間が掛かるとともに、無人機場である場合などの、自動制御を継続することが必要な場合に対処できないという問題がある。これに対し、本発明のようにオンラインで制御性能判定を行えば、上記問題を解決することができる。また、従来は雨水排水制御問題において、このようなコストをも含めた最適化問題を扱った例はなく、有効な手法であるといえる。
【００３６】
この最適制御系の構成に当っては、例えば、モデル予測制御の基本的な概念として知られているReceding horizon制御を適用する。このReceding horizon制御とは、最適化問題を解く区間をサンプリング周期毎にシフトしながらオンライン最適化を繰り返す制御であり、制約条件を陽な形で取り扱うことが可能である。
【００３７】
つまり、制御入力やプロセス出力にかかる制約条件を、直接、制御アルゴリズムに反映させることができるという利点がある。この場合、制約条件としてはポンプ井水位の上下限を考慮する。以上により、与えられた雨水排水制御問題を、制約条件を含む最適化問題に帰着させることができる。
【００３８】
この最適制御問題を解く手法としては、分岐限定法や遺伝的アルゴリズムなどの適用が考えられる。分岐限定法は、解空間上の部分空間を一括チェックし、当該空間内に解候補が存在しうるかどうかを事前に検証することで、不必要な検索手続きを予め排除することができ、演算時間は掛かるものの最適解を探索できるという利点がある。遺伝的アルゴリズムは、最適解ではなく準最適解しか検索することができないが、局所的な極小解に陥り難い点や高速演算が期待できるなどの利点がある。
【００３９】
以上により、複合型雨水排水制御問題に、モデル予測制御つまりReceding horizon制御を適用することにより制御系を体系的に扱うことができるとともに、常に最適な制御性能を持つ制御装置で雨水排水制御を行うことができる。このため、ポンプ運転時間を平準化し、運転切替回数を少なくすることができ、運転オペレータの手動操作が介入するといった問題を解決できるような雨水排水自動制御系を確立することができる。
【００４０】
なお、上記の方法は、地上雨量計７の現在までの情報のみを用いてポンプ場流入量、ポンプ井流入量、ポンプ井水位を予測することを想定している。地上雨量計７のみだと、精度よい降雨予測が行えないため、１０分から１５分先程度の予測が限界と思われる。
【００４１】
上記雨水排水制御に、雨量レーダ１８の情報を基にした降雨量や降雨強度の予測値を取り込むことを考慮すれば、３０分から数時間先の予測情報を取り入れた雨水排水制御装置を提供することも可能である。雨量レーダ１８により観測されたデータは、雨量レーダデータ処理装置１９によって各種データ処理が行われ、一定時間先までの降雨状況の予測が可能である。
【００４２】
また、気象業務センター等から降雨状況の予測も含めた各種気象データが配信されている。雨量レーダデータ処理装置１９や、気象情報端末２１からの情報を伝送路２０を介して運転支援装置１７へと送り、その降雨量や降雨強度の予測値を基に流入量予測を行うことにより、３０分から数時間先の流入量予測を行うことができ、結果的に雨水排水制御の信頼性を高めることができる。
【００４３】
ここで、異なる複数の制御装置を実装した制御系は、離散的な制御装置やモードの切換が伴う。また、雨水排水制御装置のポンプ回転数制御部や流入量予測部は連続時間系であり、ポンプ台数制御部は離散時間系である。
【００４４】
このように、連続時間系と離散時間系とが混在する系はハイブリッド系と呼ばれ、雨水排水制御系はハイブリッド制御系ということになる。ハイブリッド系であることを考慮せずに制御系を構築してしまうと、連続時間系および離散時間系の混在部分において不連続な現象が生じてしまい、ポンプ起動停止の繰り返し現象を誘発してしまう可能性がある。
【００４５】
その結果、雨水排水制御系が不安定となって制御が成り立たなくなり、オペレータが自動制御モードを手動操作モードに切り替えてポンプ等を操作する必要が生じ、オペレータへの負担が大きくなるという問題が起こり得る。そこで、適当な変数変換を施すことによって、制御系を連続時間系とみなす。
【００４６】
これにより、雨水排水制御系は連続時間系となるので、これまでハイブリッド系であることにより体系的に制御系を構築することが容易でなかったこの系を体系的に扱うことができる。そして、連続時間系および離散時間系の混在部分が原因で生じ得るポンプ運転停止の繰り返しや回転数制御の不安定化、およびそれらに伴う手動操作の介入といった問題を軽減することが期待できる。
【００４７】
図３は、図１における雨水排水制御装置１１の詳しい構成を示すブロック線図である。この雨水排水制御装置１１は、対象機器Oからオンライン信号線Ｌを介してプロセスデータを入力するプロセスデータ入力部２０１と、この入力したプロセスデータの良否を判定するプロセスデータ良否判定部２０２と、予測モデル２０３および制御モデル２０４がそれぞれ内部に設けられているＴ個の雨水排水制御量演算部Ｊ1，Ｊ2，…，ＪTと、最適制御評価手段２０６が内部に設けられ、これら演算部Ｊ1，Ｊ2，…，ＪTのうちから何れか一つを選択する制御選択部２０５と、この選択した演算部の演算結果に基づき対象機器Oに対する制御を行うプロセス制御部２０７とを有している。また、運転員は、対象機器Oに対して手動操作手段２０８を用いて手動操作できるようになっている。この手動操作手段２０８は、専用のハードウエアであってもよく、あるいは監視制御装置１７を介して操作されるソフトウエアであってもよい。
【００４８】
なお、対象機器Oとは、雨水ポンプＰ1，Ｐ2，…，ＰMや吐出弁Ｖ1，Ｖ2，…，ＶM、更には流入ゲート４等を指すが、信号線Ｌを介してプロセスデータ入力部２０１に送られる信号とは、これらについての信号の他に、水位計８，９などの、これら対象機器に関連する信号も含むものとする。
【００４９】
次に、図３の装置の動作につき説明する。プロセスデータ入力部２０１は、オンライン信号線Ｌを介して対象機器Oからプロセスデータを入力し、これをプロセスデータ良否判定部２０２に出力する。そして、プロセスデータ良否判定部２０２は、プロセスデータについての良否を判定する。
【００５０】
例えば、あるデータの値が一定数以上の異常値を示した場合、プロセスデータ良否判定部２０２はこの異常を監視制御装置１７(図１)に表示するようにし、運転員は異常表示を見たら直ちに自動制御を中止し、手動操作手段２０８を用いて手動操作を行うようにする。
【００５１】
図３に示した装置構成では、雨水排水制御量を演算する機能を有するものとして、Ｔ個の雨水排水制御量演算部Ｊ1，Ｊ2，…，ＪTが設けられている。システム起動時には、これらＴ個の雨水排水制御量演算部Ｊ1，Ｊ2，…，ＪTのうちから、実際の制御の実行に用いられる演算部が予め制御選択部２０５により何れか一つ選択されている。
【００５２】
この場合の選択基準としては、例えば、運転時間が最短になること、運転コストが最も安価になること、操作量が最も少なくなること（ポンプ運転台数の切り換え回数が最も少なくなること）などがある。
【００５３】
いま、例えば雨水排水制御量演算部Ｊ1が選択されているとすると、この演算部Ｊ1の予測モデル２０３はプロセスデータ良否判定部１２を介して入力したデータに基づき所定の予測量（例えば、雨水流入量）を演算し、制御モデル２０４はこの演算された予測量に基づき所定の制御量（例えば、ポンプ運転台数、およびそのポンプ回転数）を演算する。
【００５４】
この演算された制御量は制御選択部１５を介してプロセス制御部２０７に出力され、プロセス制御部２０７はこの入力した制御量に基づき対象機器Oに対してプロセス制御を行う。
【００５５】
そして、制御選択部２０５がシステムに対する運転制御を実行中に雨水排水制御量演算部Ｊ1の信頼性が損なわれたと判別した場合、制御選択部２０５は直ちにこの雨水排水制御量演算部Ｊ1の選択を止めるようにする。
【００５６】
ここで、信頼性が損なわれたか否かについては、例えば最適制御評価手段１６が演算した運転時間、運転コスト、あるいは操作量についての評価関数の値が一定値より大きくなったか否かを判断することにより行うことができる。
【００５７】
次いで、最適制御評価手段２０６は、雨水排水制御量演算部Ｊ2，…，ＪTの各評価関数を演算し、その中で評価関数の値が最も小さくなる雨水排水制御量演算部を選択するようにする。
【００５８】
上記のような構成によれば、雨水排水制御量を演算する機能を有するソフトウエアを予め複数種類用意しているので、そのうちの一つを選択して運転制御を実行している間に、その選択したソフトウエアの信頼性が損なわれるような事態に陥ったとしても、直ちに他のソフトウエアの中から最適のものを選択して、運転制御を停止することなくそのまま継続することができる。
【００５９】
上記の雨水排水制御量演算部Ｊ1，Ｊ2，…，ＪT内の各予測モデル２０３としては、ホワイトボックス的アプローチを行うソフトウエア、あるいはブラックボックス的アプローチを行うソフトウエアの何れをも採用することができる。ホワイトボックス的アプローチを行うソフトウエアとしては、ポンプ場流入予測を行う市販の流出解析用パッケージソフトである「MOUSE」等を挙げることができるが、その他、拡張RRL法、水理学モデル、水文学モデル等に基づく流出解析モデルを採用してもよい。
【００６０】
一方、ブラックボックス的アプローチを行うソフトウエアとしては、ポンプ場流入予測を行うシステム同定手法によるモデルがあるが、重回帰分析やニューラルネットワークによるモデルを採用してもよい。
【００６１】
また、予測モデル２０３が用いる各種パラメータについて、制御選択部２０５は、水位計８，９、地上雨量計７、および雨量レーダデータ処理装置１９からの各計測データ、あるいは雨水ポンプ５，５…や流入ゲート３等の運用状況についてのデータなどに基づき、オフラインで予め決定しておくことができる。
【００６２】
一方、図１ないし図３の構成によれば、制御選択部２０５はこれらのデータをオンライン的に取り込むことができるので、予測モデル２０３のパラメータを逐次的に更新することができる。このように、予測モデル２０３を逐次的にオンラインで更新することにより、流域の変化に追従してモデルの更新を行うことができ、予測精度の劣化を抑制することができる。
【００６３】
予測モデル２０３を逐次的にオンラインで更新する代表的手法としては、システム同定手法における逐次最小二乗法が知られている。この逐次最小二乗法は計算負荷が少なく、比較的小規模な計算機でも実装ができると共に、プロセスの変動に追従してモデルパラメータの更新が可能になるという利点を得ることができるが、未だ雨水排水制御の分野では使用実績例がない。
【００６４】
しかし、雨水排水プロセスのように、プロセスの変動が自然現象の複合要因の結果として現れて変動が生じ易い系に対して、上記のように予測モデル２０３を逐次的にオンラインで更新する手段を設けることは非常に有効であると言える。
【００６５】
この実施形態における制御モデル２０４は、予測モデル２０３が予測した流入量にポンプ制御を行う。ポンプ制御手法としては、流入量予測値に基づき直接ポンプ運転台数を判定してもよく、あるいは流入量予測値を入力としてポンプ井水位予測値を出力とするポンプ井水位予測モデルを別途構築し、ポンプ井水位予測値に基づきポンプ運転台数を判定する構成を採用することもできる。
【００６６】
固定のポンプ井水位設定値を用いた設定水位自動制御は従来から行われていた手法であるが、この実施形態における制御モデル２０４では、予測モデル２０３からの流入量予測値に基づき設定水位の補正を行い、補正後の設定水位に基づきポンプの起動タイミング又は停止タイミングを適切に変更することができる。
【００６７】
図５は、この雨水排水制御量演算部Ｊ1の機能の概略を示すフローチャートである。流入量予測モデル２０３Ａは、プロセスデータ良否判定部２０２から良と判定されたプロセスデータを入力し、このプロセスデータに基づき雨水流入量Ｑ（連続時間事象値）を予測する（ステップ１）。
【００６８】
変数定義部２０９は、この予測された連続時間事象値の雨水流入量Ｑを入力すると、この連続時間事象値を離散時間事象値に変換するための補助変数δを定義し（ステップ２）、これら補助変数δおよび雨水流入量Ｑをポンプ運転台数判定制御部２０４Ａに出力する。ポンプ運転台数判定制御部２０４Ａは、入力した補助変数δおよび雨水流入量Ｑを所定の演算式に適用して、必要なポンプ運転台数Ｎを演算する（ステップ３）。
【００６９】
つまり、ポンプ運転台数判定制御部２０４Ａは、補助変数δを用いることにより、連続時間事象値である雨水流入量Ｑの入力に基づき、ポンプ運転台数Ｎを連続時間系の変数として扱うことができる離散時間事象値に変換する。
【００７０】
また、変数定義部２０９は、ポンプ運転台数判定制御部２０４Ａから離散時間事象値であるポンプ運転台数Ｎを入力すると、この離散時間事象値を連続時間事象値に変換するための補助変数γを定義し（ステップ４）、これら補助変数γおよびポンプ運転台数Ｎをポンプ回転数制御部２０４Ｃに出力する。このとき、ポンプ井水位設定部２０４Ｂからの設定値と水位計９からの検出値との偏差が、減算器２１１からポンプ回転数制御部２０４Ｃに出力される。
【００７１】
ポンプ回転数制御部２０４Ｃは、この減算器２１１からの偏差を考慮しつつ、変数定義部２０９から入力した補助変数γおよびポンプ運転台数Ｎを所定の演算式に適用して、ポンプ回転数Ｒを演算する（ステップ５）。つまり、ポンプ回転数制御部２０４Ｃは、補助変数γを用いることにより、離散時間事象値であるポンプ運転台数Ｎを連続時間系の変数として扱い、これを連続時間事象値であるポンプ回転数Ｒに変換している。
【００７２】
次に、図４の雨水排水制御量演算部Ｊ1において、補助変数δを用いて連続時間事象値である雨水流入量Ｑからポンプ運転台数Ｎを演算する手法の具体例を説明する。ある時刻ｔにおける雨水流入量をＱ（t）、プロセスデータとしての降雨量をu（t）としたとき、時刻t+1における雨水流入量Ｑ（t+1）が下記（１）式により表され、且つ、従来は下記（２）〜（４）式を用いて雨水流入量Ｑ（t）から直接ポンプ運転台数Ｎ（t）が求められていた系を考える。
【００７３】
なお、ａ，ｂはパラメータであり、オフラインで予め決定しておくか、オンラインで逐次的に変更を加えながら決定することができる。また、（１）〜（４）式では単位を省略しているが、Ｑ（t），u（t）は例えば〔m3/s：立方メートル／秒〕、Ｎ（t）は〔台〕である。
【００７４】
Ｑ（t+1）＝ａ*Ｑ（t）＋ｂ*u（t）        ……    （１）
Ｎ（t）＝１    if    Ｑ（t）≦３        ……    （２）
Ｎ（t）＝２    if    ３＜Ｑ（t）≦６    ……    （３）
Ｎ（t）＝３    if    ６＜Ｑ（t）        ……    （４）
上記（２）〜（４）式におけるＮ（t）とＱ（t）のとの関係は連続値入力離散値出力の関係であるから、図４の雨水排水制御量演算部Ｊ1では、この関係に補助変数を導入することにより、出力を連続変数として扱える形に変換する。この補助変数の具体的な導入の仕方については、例えばMLD(Mixed Logical Dynamical)システムが考えられる。
【００７５】
MLDシステムは、論理記述を含んだ動的システムの表現方法であって、プロセスに含まれる離散的事象を論理変数で表すものであり、その定式化では論理式を線形不等式で表現することが特徴である。
【００７６】
このMLDシステムの考え方を、流入量予測値又はポンプ井水位予測値と、ポンプ運転台数との関係に用いることにより、離散出力を連続変数として関連付けることができる。いま、離散値出力を連続変数としての出力に関連付けるために、離散値補助変数δi（i=1,2,3）を導入すると、このδiは変数定義部２０９により下記（５）〜（７）式のように定義される。
【００７７】
δ1＝１    ｉｆ    Ｑ（t）≦３        ……    （５）
δ2＝１    ｉｆ    Ｑ（t）≦６        ……    （６）
δ3＝１                               ……    （７）
このように定義された補助変数δi（i=1,2,3）を用いれば、ポンプ運転台数判定制御部２０４Ａは、出力であるポンプ運転台数Ｎ（ｔ）を下記（８）式のようなMLDシステムの連続時間表現として表すことができる。
【００７８】
Ｎ（t）＝１・δ1（t）＋２・｛δ2（t）−δ1（t）｝＋３・｛δ3（t）−δ2（t）｝    ……    （８）
上記（５）〜（８）式に具体的数値を代入してみると、例えばＱ（t）＝２である場合、（５）〜（７）式におけるδ1，δ2，δ3は、それぞれδ1＝１、δ2＝１、δ3＝１となるから、（８）式のＮ（t）は、Ｎ（t）＝１・１＋２・（１−１）＋３・（１−１）＝１＋０＋０＝１〔台〕となる。
【００７９】
同様に、例えばＱ（t）＝４である場合、（５）〜（７）式におけるδ1，δ2，δ3は、それぞれδ1＝０、δ2＝１、δ3＝１となるから、（８）式のＮ（t）は、Ｎ（t）＝１・０＋２・（１−０）＋３・（１−１）＝０＋２＋０＝２〔台〕となる。
【００８０】
また、例えばＱ（t）＝７である場合、（５）〜（７）式におけるδ1，δ2，δ3は、それぞれδ1＝０、δ2＝０、δ3＝１となるから、（８）式のＮ（t）は、Ｎ（t）＝１・０＋２・（０−０）＋３・（１−０）＝０＋０＋３＝３〔台〕となる。
【００８１】
上記した例は、ポンプ運転台数判定制御部２０４Ａが連続時間事象値Ｑの入力に基づき離散時間事象値Ｎを出力する場合を説明したものであるが、ポンプ回転数制御部２０４Ｃが離散時間事象値のＮの入力に基づき連続時間事象値Ｒを出力する場合も同様に考えることができる。
【００８２】
したがって、上記雨水排水制御系は連続時間系となる。そこで、これまでハイブリッド系であることにより体系的に制御系を構築することが容易でなかった系を、本発明では体系的に扱うことができる。
【００８３】
それ故、連続時間系と離散時間系との混在が原因で生じる、ポンプの運転および停止の繰り返しや回転数制御の不安定化、更にはこれらに伴う手動操作介入による運転員の負担増大といった問題を軽減することが期待できる。
【他の実施例】
【００８４】
実施例１においては、具体的なプロセスとして雨水排水ポンプ場における雨水排水プロセスを対象としているが、この実施例１の考え方はその他のプロセスに対しても適用できる。例えば、排水機場における河川水位予測を用いた河川への雨水排水プロセスなど、予測結果を基にした制御を用いたプロセスに対して、特に効果的である。
【図面の簡単な説明】
【００８５】
【図１】本発明を適用する雨水排水プロセスの一例を示す説明図。
【図２】本発明の一実施例の構成を示すブロック線図。
【図３】図１における雨水排水制御装置１１の構成を示すブロック線図。
【図４】本発明に係る他の実施形態の要部である雨水排水制御量演算部Ｊ1の具体的構成例を示すブロック線図。
【図５】図４における雨水排水制御量演算部Ｊ1の機能を示すフローチャート。
【符号の説明】
【００８６】
１  流入幹線
２  流入渠
３  ポンプ井
４  流入ゲート
５  雨水ポンプ
６  吐出弁
７  地上雨量計
８  水位計(流入渠)
９  水位計(ポンプ井)
１０  流入雨水
１１  統計的予測値演算装置
１１Ａ  制御装置
１１Ｃ  制御装置
１２  降雨量信号
１３  流入渠水位流入渠信号
１４  ポンプ井水位信号
１５  雨水ポンプ待機指令
１６  吐出弁開指令
１７  運転支援装置
１８  雨量レーダ
１９  雨量レーダデータ処理装置
２０  伝送路
２１  気象情報端末
２０１  プロセスデータ入力部
２０２  プロセスデータ良否判底部
２０３  予測モデル
２０４  制御モデル
２０５  制御選択部
２０６  最適制御評価手段
２０７  プロセス制御部
２０８  手動操作手段
２０９，２１０  変数定義部
２１１  減算器
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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